作为估计理论的基础，小二乘估计是从不准确数据中提炼规律的信息处理过程，在航空航天、工业过程、计量经济、生物、物理等学科和领域有着广泛应用。本书内容包括线性小二乘估计、加权小二乘估计、非线性小二乘估计、模型校验和数据压缩下的小二乘估计等，力图从应用示例出发，引出研究问题。
　　本书可作为研究生或高年级本科生有关专业的教材，也可供信息处理领域技术人员参考。

第1章 线性小二乘估计
1．1 线性小二乘估计问题的提出
1．2 线性小二乘估计的方法
1．3 线性小二乘估计实现
1．4 伪非线性小二乘估计
1．5 小二乘拟合中的基函数
参考文献

第2章 加权小二乘
2．1 加权问题的提出
2．2 加权小二乘估计方法
2．3 线性等式约束下的小二乘估计
2．4 序贯小二乘估计
2．5 加权矩阵的选择
2．6 全小二乘估计
参考文献

第3章 非线性小二乘估计
3．1 非线性小二乘估计问题的提出
3．2 非线性小二乘估计实现
3．3 Levenberg-Marquardt实现
参考文献

第4章 模型校验
4．1 拟合优度
4．2 估计参数的不确定度
4．3 数据逼近的不确定度
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